Plan du cours

Introduction à l'IA pour le développement durable

  • Aperçu des défis en matière de développement durable et du rôle de l'IA
  • Techniques clés d'IA pour l'impact environnemental et social
  • Introduction aux modèles DeepSeek pour la durabilité

Application de l'IA à la surveillance de l'environnement

  • Analyse des données satellitaires et géospatiales
  • Prévision des schémas climatiques et des conditions météorologiques extrêmes
  • Surveillance de la déforestation, de la pollution et de la biodiversité

L'IA pour des ressources durables Management

  • Optimiser la consommation d'énergie grâce à l'IA
  • Analyse prédictive pour la gestion de l'eau et des déchets
  • Durabilité de la chaîne d'approvisionnement pilotée par l'IA

L'utilisation de l'IA pour l'impact social

  • Applications de l'IA pour la réponse aux catastrophes et la gestion des crises
  • Amélioration de la santé publique et de la planification urbaine grâce à l'IA
  • L'IA au service de la lutte contre la pauvreté et de l'accessibilité à l'éducation

Construire des solutions d'IA pour le développement durable Goals (SDG)

  • Aligner les projets d'IA sur les objectifs mondiaux de développement durable
  • Études de cas d'initiatives de développement durable basées sur l'IA
  • Développer des solutions d'IA ayant un impact mesurable

Garantir une IA responsable en matière de développement durable

  • Aborder les préjugés et les préoccupations éthiques dans les applications de l'IA
  • Confidentialité et sécurité des données dans l'IA durable
  • Meilleures pratiques pour des solutions d'IA transparentes et équitables

Tendances futures en matière d'IA et de développement durable

  • Innovations émergentes en matière d'IA pour le développement durable
  • Progrès en matière de modélisation prédictive et d'IA environnementale
  • Possibilités de collaboration entre les secteurs de l'IA et du développement durable

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les défis liés à la durabilité et à l'environnement
  • Expérience de l'analyse et de la visualisation des données (préférable mais non obligatoire).

Audience

  • Professionnels du développement durable intégrant l'IA dans les initiatives environnementales
  • Chercheurs analysant les données sur le climat et l'impact social
  • Développeurs d'IA créant des applications axées sur le développement durable
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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